matlabpython畫二項(xiàng)分布的動(dòng)態(tài)圖方法是什么

本篇內(nèi)容介紹了“matlab python畫二項(xiàng)分布的動(dòng)態(tài)圖方法是什么”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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在數(shù)據(jù)處理中，matlab和Python是常用的工具，在量化模型中，概率論是一項(xiàng)很重要的基礎(chǔ)，而中心極限定理在概率論中又是一個(gè)很重要的理論。

中心極限定理的定義為：

設(shè)隨機(jī)序列{Xi}獨(dú)立同分布，有共同的數(shù)學(xué)期望u和方差σ^2，部分和由??定義，則Sn的標(biāo)準(zhǔn)化

??

依分布收斂到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。即對(duì)任何x，

??

這里Φ(x)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)。

對(duì)于二項(xiàng)分布而言，

??

當(dāng)n→∞時(shí)，Sn的分布形狀很像正態(tài)分布。

所以，今天我們就來看看，n從小到大時(shí)，Sn形狀的變化。

matlab動(dòng)態(tài)圖：

python動(dòng)態(tài)圖：

matlab代碼：

clear all;
close all;
clc;

%% 二項(xiàng)分布
p = 0.6;
n = 1000;
Psn = zeros(1,n+1);
if 1
   h3 =plot(0:n,Psn);
   grid on
   % axis([0 n 0 0.05]);
   axis([1 100 0 0.09]);
   for i=100:10:n
      for k = 0:i
          Psn(k+1) = nchoosek(i,k) * (p^k) * ((1-p)^(i-k));
      end
      set(h3,'XData',1:101,'YData',Psn(floor(i*0.6)-50:floor(i*0.6)+50));
      drawnow
      grid on
      pause(0.01)
   end
end

python代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
  File Name：    central_limit_theorem1.py
  Description :
  Author :        Z270
  date：         2018/8/30
-------------------------------------------------
  Change Activity:
                  2018/8/30:
-------------------------------------------------
"""
import numpy as np
from scipy.special import comb
import matplotlib.pyplot as plt

p = 0.6
n = 1000
Psn = np.zeros(n+1)

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
# 打開交互模式
plt.ion()
for i in range(100,n+1,10):
   for k in range(i+1):
       Psn[k] = comb(i,k) * (p**k) * ((1-p)**(i-k))
   plt.cla()
   plt.grid(True)
   plt.xlim(1,100)
   plt.ylim(0,0.09)
   plt.plot(range(1,102), Psn[int(np.floor(i*0.6))-50:int(np.floor(i*0.6))+51], 'b--', linewidth = 2.0)
   plt.pause(0.1)
   print(i)
plt.ioff()
plt.show()

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